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乐信圣文值得去吗家人们

1. 先做个自我介绍，重点说说你的学习经历和项目经验回答要点：教育背景和专业方向研究生期间的研究方向和成果参与的核心项目和技术积累个人技术特长和兴趣方向对360和应聘岗位的理解参考回答："您好，我是XXX，XX大学计算机专业硕士应届生。本科期间主要学习计算机基础课程，研究生阶段研究方向是分布式系统和高性能计算。在研究生期间，我参与了导师的两个科研项目和一个企业合作项目。科研项目主要是分布式存储系统的优化，我负责设计了一个基于一致性哈希的数据分片算法，将数据均衡性提升了30%。企业合作项目是为某公司开发高并发Web服务，我负责核心网络模块的开发，使用epoll实现了支持万级并发的服务器...

传统时代的 Java 开发，当时没有 AI 工具辅助，写代码全靠 “硬啃”：遇到语法问题要翻厚厚的 API 手册，重复的 CRUD 接口得一行行敲，配置 Spring、MyBatis 框架要逐行核对 XML 文件，连 SQL 语句都要自己优化执行计划。开发流程也相对 “慢节奏”，需求确定后，从架构设计到编码实现，再到调试测试，几乎全靠个人或小团队的经验积累 —— 比如排查 NullPointerException，可能要逐行打印日志找问题；优化接口性能，得靠自己手动分析 JVM 堆栈、调整线程池参数。那时候，“写代码的速度” 和 “记住多少 API” 是衡量能力的重要标准，很多程序员会花大量时间死记硬背语法细节、框架配置，甚至把常用代码片段存成模板反复复用。而 AI 时代的 Java 开发，AI 工具成了最得力的 “副手”，把重复劳动降到了最低：现在写 CRUD 接口，只要告诉 AI“基于 Spring Boot+MyBatis-Plus 实现用户管理模块，包含增删改查和分页查询”，几秒钟就能生成结构规范的 Controller、Service、DAO 层代码，还会自动处理参数校验、异常捕获；；试 bug 时，把报错信息和相关代码发给 AI，它能快速定位问题（比如 SQL 注入风险、线程安全隐患），甚至给出优化方案。但这并不意味着 “不用懂代码”，反而对核心能力的要求更高 ——AI 生成的代码可能存在业务适配性问题，需要你根据实际场景修改（比如调整数据库索引设计、优化并发处理逻辑）；

链接 这道题很容易想到要用并查集,我们只需要用逆向思维 但是,由于数据很大,对于cnt(需要的空投数)不能每次都计数,而是需要实时更新 我们不妨思考,当两个城市合并时,如果二者的根节点不同,那么我们就检查这两个城市的连通块数量,如果大于等于d,cnt就减一,合并完再加上即可 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long vector<ll>tree; int n,m,x,d; int cnt=0; struct node{ ll h; int idx; bool operator&lt...